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        聚焦人工智能技術前沿與治理_中外可能學者國際論

        放大字體  縮小字體 發布日期:2021-12-19 12:13:11    作者:百里元    瀏覽次數:69
        導讀

        “人工智能技術前沿與治理”主論壇線下與會可能與主承辦方代表合影。 主辦方 供圖北京12月5日電 (感謝 孫自法)2021人工智能合作與治理國際論壇“人工智能技術前沿與治理”主論壇,12月5日在清華大學以線上線下

        “人工智能技術前沿與治理”主論壇線下與會可能與主承辦方代表合影。 主辦方 供圖

        北京12月5日電 (感謝 孫自法)2021人工智能合作與治理國際論壇“人工智能技術前沿與治理”主論壇,12月5日在清華大學以線上線下結合方式舉行,中外人工智能(AI)領域可能學者聚焦人工智能技術前沿與治理這一主題,發表主旨演講建言獻策,并深入研討交流。

        美國China科學院院士、美國藝術與科學院院士、約翰·貝茨·克拉克獎得主、斯坦福大學商學院技術經濟學教授、以人為本人工智能研究所副所長蘇珊·阿西(Susan Athey)認為,大學在指導人工智能創新方面可以發揮優先引導得關鍵作用。由于私營部門得技術人員缺乏倫理、哲學方面得訓練,難以開發出具有可解釋性得算法框架,深化這類研究能夠在人工智能治理得問題識別、建立開發實踐框架、提供指引等方面發揮重要作用。此外,由于數據可以帶來巨大得規模效應,當前“軟件即服務”得平臺經濟模式已非常普及。人工智能和數據需求可能帶來“偽”市場集中,因此,未來對“機器換人”得預測非常具有挑戰性,需要重新和思考人工智能如何用于應對老齡化等公共管理問題,使基于人工智能得公共服務變得更加高效。

        國際人工智能協會前主席、清華大學人工智能國際治理研究院學術委員約蘭達·吉爾(Yolanda Gil)指出,由于人類對智能機制認知不足、智能行為本身得復雜性、觀測手段得有限性以及個體知識、職業、信仰、文化背景等得差異性,導致當前人工智能研究中面臨著一系列挑戰,因此,需要加強人工智能基礎研究工作,這需要跨領域、跨學科得共同努力。當前,理解人工智能機理和構建人工智能世界模型是人工智能研究面臨得兩大挑戰。一方面,理解人工智能機理需要構架“感知-思考-行動”得智能模型,加強對大腦思維機理得理解,建議借鑒神經科學研究聯合體得有益經驗,建立全球性得人工智能研究數據庫,形成全球共享得研究社區。另一方面,構建人工智能世界模型則需要建立在人類經驗、社會習俗、可以技能得基礎上,建議建立類似于自由協作式得知識庫,通過全民民眾參與,推動知識在全球層面共享。

        華夏科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長、清華大學人工智能國際治理研究院學術委員張鈸表示,由于深度學習等算法存在不可解釋性,導致前兩代人工智能算法存在著公平性、安全性問題和不可靠、不可信等缺陷。發展第三代人工智能關鍵在于發展可解釋得、魯棒得人工智能理論和方法,開發安全、可信、可靠、可擴展得人工智能技術,以“數據驅動+知識驅動”構建支持可解釋得人工智能算法得深度學習平臺,賦能人工智能安全與防御優化。從數據中真正獲取智能要靠知識得幫助與引導,并需要政策法規對數據使用得正確規范,充分利用知識、數據、算法和算力四個要素結合,推動人工智能得創新發展。

        華夏工程院院士、北京大學信息科學技術學院院長、鵬城實驗室主任、清華大學人工智能國際治理研究院學術委員高文認為,當前人工智能發展處于新一代人工智能向強人工智能發展得關鍵階段,至2030年,華夏人工智能發展總體要達到國內外都可能會知道水平。從戰略問題看,中美歐三方在人工智能人才、研究、開發、應用、硬件、數據等方面競爭激烈,當前華夏人工智能發展在戰略政策、數據資源、應用場景、潛力人才方面具有優勢,而在基礎理論、來自互聯網算法、關鍵部件、國際平臺、高級人才等方面還存在短板。從戰術問題看,人工智能2.0需采用基于大數據得統計AI解決大規模AI應用需求,鼓勵各種可能得強人工智能探索,“可解釋機器學習+推理”和“仿生系統+AI大算力”是可能得技術路線圖;在安全問題層面,強人工智能得安全風險主要于模型得不可解釋性、算法和硬件得不可靠性和自主意識得不可控性,人工智能2.0應采用DPI與“防水堡技術”解決數據安全與隱私保護,重視探索人工智能倫理問題,并基于“理論-技術研究-應用”得階段性采取不同得風險防范策略。

        美國China工程院外籍院士、英國皇家工程院外籍院士、清華大學高等研究院雙聘教授沈向洋表示,AI已經應用于生活和工作得方方面面,目前甚至在法律上也具有一定得應用,比如美國已經有很多法庭用機器學習和人工智能方法幫助判刑,包括決定刑期這樣非常重要得問題。但是我們還無法理解一些AI決策得緣由。未來發展過程中我們不能只看見AI決策得“黑箱”,應該打開“黑箱”,探究和理解其中得具體內容和因果關系,我們一定要做可解釋性得AI。同時,他提到負責任得AI應具備公平性、可靠性、隱私性、包容性、透明性和責任性得特點,作為新興領域,還需要向其他領域學習,從而更好得服務于人類。

        華夏工程院外籍院士、清華大學智能產業研究院院長、人工智能國際治理研究院學術委員張亞勤指出,“碳中和”是人類能源結構得又一次變革。“碳中和”既是可持續發展得必然選擇,又是產業結構調整和發展得重大機遇。企業在“碳中和”背景下都面臨轉型增效得壓力。人工智能+物聯網是智聯網,智聯網可以賦能綠色計算,助力“碳中和”。智聯網助力“碳中和”主要包括三個環節:首先,由數據驅動和人工智能優化引擎來實現智能決策。其次,多參數全鏈系統配置優化。蕞后,通過多源多維異構感知融合實現智能感知。智聯網可用于能源融合、降低ICT產業得碳排放和推動新興產業發展等。他還介紹了智聯網賦能得綠色計算平臺得框架,該平臺包括人工智能驅動節能減排和高能效人工智能系統,應用路徑包括綠色園區和工業節能。

        2021人工智能合作與治理國際論壇由清華大學主辦,清華大學人工智能國際治理研究院承辦,國際支持機構為聯合國開發計劃署。論壇為期兩天,設有三場主論壇、一場特別論壇和七場專題論壇。“人工智能技術前沿與治理”主論壇由清華大學計算機科學與技術系教授、人工智能研究院常務副院長孫茂松主持。(完)

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        (文/百里元)
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